[Recomendação de código aberto] Acontext: Uma plataforma de dados contextuais projetada especificamente para agentes de IA "autoevolutivos". Se compararmos um agente de IA a um funcionário, o Acontext não é apenas seu caderno (armazenamento), mas também seu orientador de desempenho (observação) e sua base de conhecimento (aprendizado). O mais recente projeto de código aberto da @memobase_io visa resolver o maior problema no desenvolvimento atual de agentes: como permitir que os agentes aprendam com experiências passadas e se tornem cada vez mais estáveis e inteligentes. Posicionamento central: Que problema ele resolve? A maioria dos agentes de IA atuais são "esquecidos". Embora possuam o conhecimento geral do LLM, muitas vezes carecem de memória de longo prazo e de acúmulo de experiência para tarefas específicas. O principal objetivo da Acontext é: Um único local para os agentes armazenarem, observarem e aprenderem. Isso melhora a confiabilidade do agente e a taxa de sucesso da missão por meio de três etapas: • Armazenar: Registrar o que aconteceu. • Observe: a qualidade da análise. • Aprender: Resumir as experiências e fazer melhor da próxima vez. Três funcionalidades principais 🧠 Armazenamento (Armazenamento de memória multissensorial) • Mais do que apenas registros de conversas: Ele não apenas armazena conversas entre o agente e o usuário, mas também suporta o armazenamento de artefatos. • Semelhante a um disco rígido de computador: fornece ao Agente um conceito de "disco", onde o Agente pode gerar arquivos durante a execução de tarefas e armazená-los para uso posterior. Valor: Garante a integridade do contexto, tornando o agente "verificável". 👁️ Observar (Monitoramento de tarefas em segundo plano) • Supervisor Invisível: Quando seu Agente principal estiver trabalhando, o Acontext iniciará um Agente de Tarefas em segundo plano. • Rastreamento em tempo real: Este agente em segundo plano analisa as conversas em tempo real, extraindo o status atual da tarefa (Pendente/Concluída com Sucesso/Falha), o progresso e as preferências do usuário. • Valor: Os desenvolvedores não precisam mais tentar adivinhar às cegas onde o Agente está travado; o Painel mostra claramente o fluxo de execução da tarefa e a taxa de sucesso. 📘 Aprenda (Extração de Experiência de SOP) – Este é o recurso principal: Extração de SOPs a partir de Ações: Quando um Agente conclui uma tarefa complexa, o Acontext a avalia automaticamente. Se a tarefa for complexa o suficiente e tiver valor de referência suficiente, o sistema extrairá o caminho operacional bem-sucedido em um SOP. • Criar um “espaço de habilidades”: Esses Procedimentos Operacionais Padrão (POPs) serão armazenados em um espaço estruturado semelhante ao Notion. • Reutilização de habilidades: Quando o Agente se deparar com uma tarefa semelhante novamente, ele primeiro pesquisará no Espaço: "Como eu (ou outro Agente) fiz isso antes?", e então chamará diretamente o SOP bem-sucedido, em vez de tentar do zero. Valor: Permite que o agente evolua por si só. Quanto mais é utilizado, mais procedimentos operacionais padrão (POPs) são acumulados e mais proficiente o agente se torna no gerenciamento de tarefas específicas. Experiência do desenvolvedor - Painel visual: Inclui uma interface web local que permite visualizar intuitivamente o histórico da sessão, o status da tarefa, os arquivos armazenados e as habilidades acumuladas. • Início rápido: Suporta implantação com um clique usando o Docker. • SDK multilíngue: Fornece SDKs completos em Python e TypeScript que podem ser facilmente integrados a projetos existentes dos SDKs OpenAI, LangChain ou Vercel AI. • Pilha de tecnologias: O backend utiliza principalmente a linguagem Go, e o SDK utiliza Python/TS. Endereço de código aberto:
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